El Machine Learning está presente en muchas de las aplicaciones y herramientas que utilizamos cada día. Una tienda online puede ofrecernos sugerencias de compra inteligentes, basándose en nuestro historial de búsquedas, compras y comunicaciones previas con la empresa. Nuestro correo electrónico puede enviar a spam correos que han sido marcados automáticamente como tales por la IA.
Las nuevas tecnologías reflejan que las máquinas han incrementado de manera notable su capacidad de aprendizaje, y pueden llevar a cabo predicciones y reconocimiento de patrones cada vez más precisas, con aplicaciones altamente eficaces en todo tipo de segmentos del mercado. Esta evolución forma parte de la digitalización de empresas, donde los datos y la automatización permiten mejorar procesos y tomar decisiones más inteligentes.
Pero, ¿qué es exactamente el ML y por qué se ha convertido en una tecnología tan importante en el ámbito empresarial? En este artículo te mostraremos los aspectos más importantes que debes saber con respecto a éste.
¿Qué es el Machine Learning?
El Machine Learning es un área determinada de la Inteligencia Artificial que permite a los sistemas informáticos aprender a partir de determinados datos para mejorar su desempeño. Esta capacidad está muy relacionada con la analítica de datos y Business Intelligence, cada vez más presentes en la formación directiva y en la toma de decisiones empresariales como se explica en el artículo sobre cómo están cambiando los programas MBA.
También conocido como aprendizaje automático o aprendizaje de máquina, la ventaja del Machine Learning estriba en que no se requiere que los programadores establezcan los parámetros de cada acción de forma clara y específica, sino que es la máquina la que aprende a partir de un conjunto de algoritmos que son capaces de encontrar patrones y tendencias en los grandes volúmenes de datos.
Tipos de Machine Learning
Existen diferentes tipos de Machine Learning. Estos se clasifican de acuerdo con los algoritmos que utilizan para aprender a partir de los datos y el grado de intervención humana que se requiere en cada uno. Veamos en qué consisten.
Aprendizaje supervisado
Se trata del tipo de ML más frecuente. Se utiliza, por ejemplo, en numerosas aplicaciones de streaming o vídeos a la carta, donde se ofrece una predicción de los programas que gustarán al usuario en función de los patrones de comportamiento cuyos datos ha almacenado.
Los datos se encuentran etiquetados, lo que permite que la máquina sepa qué patrones debe buscar. El modelo de IA aprende comparando sus predicciones con los resultados y ajusta sus parámetros para reducir errores. Es decir, si ignoramos sugerencias que nos realiza en una primera fase, tenderá a no mostrárnoslas, y se centrará en los elementos etiquetados que se corresponden mejor con nuestros usos.
En realidad, se puede aplicar también en otros muchos ámbitos, como la filtración de correos electrónicos, o incluso para la filtración de currículos en procesos de selección de personal.
Aprendizaje no supervisado
En este tipo de Machine Learning se analizan los datos directamente, buscando posibles patrones o relaciones, sin que existan etiquetas previas que la máquina pueda utilizar como referencia. Puede ser útil cuando se manejan grandes volúmenes de datos.
Tiende a utilizarse para lograr diferentes objetivos, como la segmentación de clientes, el análisis de patrones de comportamiento de tu público objetivo, o la detección de anomalías para evitar fraudes en el ámbito de los seguros o la ciberseguridad.
Aprendizaje semi-supervisado
En el Machine Learning semisupervisado se combina una cierta cantidad de datos etiquetados con un gran volumen de datos no etiquetado para el entrenamiento de la Inteligencia Artificial. La máquina tendrá que tener en cuenta ambos enfoques para realizar tareas de clasificación o regresión.
Se trata de un método que suele utilizarse cuando la obtención de datos puede resultar enormemente compleja o costosa, si bien se pueden encontrar grandes cantidades de datos con relativa facilidad.
Aprendizaje por refuerzo
Es un modelo de aprendizaje automático que entrena algoritmos mediante un sistema de recompensa y castigo. También se denomina como aprendizaje por refuerzo a partir del feedback humano.
Este modelo de IA permite que un agente aprenda mediante la interacción continua con el entorno, ajustando sus decisiones para la maximización de beneficios. Cuando hablamos de “agente”, nos referimos a una entidad que toma decisiones. Puede ser un programa, un algoritmo, un robot o un sistema virtual que interactúa con el entorno. La cuestión es que cuando este agente de IA elige una acción, se miden los resultados, y se aplica una recompensa o penalización como respuesta, lo que le permite aprender para mejorar decisiones futuras.
¿Cómo aplicar el Machine Learning en la empresa?
Aplicar el Machine Learning en la empresa va mucho más allá de utilizar herramientas que incorporan algoritmos de ML. Se trata de utilizar o desarrollar soluciones propias que trabajen con los datos de la empresa para detectar patrones, tendencias y comportamientos que faciliten la toma de decisiones, o permitan automatizar determinadas tareas.
A continuación, vamos a indicarte algunas pautas generales que debes tener en cuenta si deseas incorporar el aprendizaje automático en tu empresa.
1. Define tus necesidades más importantes
El Machine Learning se puede utilizar en multitud de ámbitos en la empresa. Por ejemplo, en el área de ventas es posible implementar un modelo de IA basado en Machine Learning para la segmentación de clientes, que sea capaz de detectar patrones de comportamiento de los usuarios de una tienda online y agrupar a los clientes según sus gustos, preferencias, comportamiento y actitudes. Esto puede ser útil para desarrollar campañas de e-mail marketing más exitosas.
Pero hay otras muchas áreas en las que el ML puede aplicarse. Por ejemplo, para la recomendación de productos en tu tienda online. O si tienes una empresa en el sector fintech o los seguros, para la detección de fraudes o patrones inusuales en facturación o procesos internos.
2. Organiza tus datos
El aprendizaje automático funciona gracias a las bases de datos de las empresas. Se requiere disponer de datos precisos almacenados para entrenar el modelo de IA. La precisión y limpieza de la información es esencial para entrenar el modelo. Debes preguntarte qué métodos tienes actualmente para recabar datos, cómo y dónde se almacenan y si los datos de tu negocio requieren análisis y procesamiento previo antes de desarrollar un modelo de IA capaz de utilizarlos. Por este motivo, el análisis de datos se ha convertido en una de las habilidades duras más demandadas en perfiles técnicos, directivos y profesionales orientados a la toma de decisiones.
3. Desarrolla un algoritmo de Machine Learning
Con la ayuda de una agencia o programador especialista en Machine Learning, desarrolla el tipo de algoritmo de ML más adecuado para el problema o necesidad que tienes en tu empresa. Para ello, se entrenará el modelo creado con los datos de la empresa, de modo que la IA pueda aprender de los patrones y tendencias para dar la respuesta deseada.
Este tipo de competencias digitales también está cada vez más presente en las asignaturas de un MBA, especialmente en áreas como transformación digital, big data e inteligencia artificial aplicada a la empresa.
4. Evalúa y monitoriza el rendimiento del modelo
Mide la eficacia de tu modelo de Machine Learning y asegúrate de que cumple con los objetivos definidos. Prueba el algoritmo en un entorno real para mejorar la toma de decisiones, facilitar tareas de mantenimiento predictivo, detección de fraudes o automatización.
Una vez se haya implantado el modelo, supervisa de manera continua y aplica los ajustes necesarios en los parámetros para garantizar que pueda funcionar bien en el futuro. En ocasiones, será imprescindible reentrenar el algoritmo con nuevos datos para asegurar su eficiencia y precisión.
Desde InfoMBAs queremos destacar el Machine Learning como una oportunidad estratégica evidente para que muchas empresas puedan mejorar su competitividad. El uso de soluciones basadas en aprendizaje automático es esencial para mejorar la toma de decisiones e impulsar la eficiencia en las empresas.
La aplicación del Machine Learning exige combinar tecnología, visión de negocio y formación directiva, tres ámbitos cada vez más presentes en las mejores escuelas de negocios en España y en programas avanzados en dirección y gestión de empresas como son los Executive MBA (EMBA).